🎮 stan游戏模板：模块化核心项目（MCP）
由社区驱动的官方图书馆 模块化核心项目（MCP） 以及初学者工具包 斯坦·艾 平台加速Unity游戏开发。
此存储库是 真相之源 Stan用于检索增强生成（RAG）的所有基础项目结构、测试代码模板和配置文件。
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🎯 为何存在此回购
Stan不会从头开始生成代码。当用户请求一个新功能或游戏时，Stan会拉一个相应的、经过测试的 模块化核心项目（MCP） 从该库中提取并智能地修改它。这确保了：
- 质量和稳定性： 所有生成的代码都与干净、预配置的Unity项目设置集成在一起。
- 速度： 通过引用现有的高质量C#脚本而不是生成样板代码，大大缩短了生成时间。
- 社区扩展： 允许Unity专家提交新的游戏模板，为每个用户扩展Stan的功能。
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📂 存储库结构
这 templates/ 目录是这个存储库的核心。
/ ├── .github/#CI/CD和贡献文件
├── docs/#供贡献者使用的详细文档
├── 单位_基地_项目/#⬅️ 基本Unity项目设置（输入系统，默认文件夹）
│
├── 模板/#⬅️ 核心游戏模板（模块化核心项目）
│ ├── fps_3d_shooter/#3d第一人称射击游戏模板
│ │ ├── 游戏玩法/#核心脚本（例如，FpsController.cs、GunSystem.cs）
│ │ ├── 场景/#最小测试场景
│ │ └── AI_PROMPT_DOC.md#⬅️ Stan AI使用说明
│ │
│ ├── rpg_2d_topdown/#2d自顶向下rpg模板
│ │ └── ... # （运动、库存系统、作战管理器）
│ │
│ └── platformer_2d/#简单二维平台的模板
│ └── ...
│
└── README.md
🧠 这 AI_PROMPT_DOC.md （关键部件）
每个模板文件夹都包含一个 AI_PROMPT_DOC.md 文件。该文件包含 元指令 Stan的LLM用来正确地与周围的代码交互：
| 第节 | 目的 | 示例 |
|---|---|---|
// STAN_ENTRY_POINT: | 将AI定向到特定函数或类，以根据常见用户请求进行修改。 | FpsController.cs -> OnMovementInput() |
// STAN_CONSTANTS: | 提供关键项目常量（例如，输入绑定、变量）以保持一致性。 | Gravity is applied in FpsController.cs, set to -9.81 |
// STAN_GENERATION_GUIDE: | 明确地告诉斯坦 *如何* 行为（例如修改现有脚本与创建新脚本）。 | “不要为跳转功能创建新脚本；修改 FpsController.cs." |
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🤝 贡献指南
我们积极鼓励Unity开发社区做出贡献，让Stan变得更聪明。
在提交Pull Request之前，请阅读完整 贡献.md 文件。
贡献目标：
- 新MCP： 添加一种新的、结构良好的游戏类型（例如Roguelike、Visual Novel）。
- 代码优化： 优化现有的C#脚本，以获得更好的性能、干净的架构或遵守最新的Unity最佳实践。
- AI指令优化： 改善
AI_PROMPT_DOC.md文件，以引导AI更准确、更高质量地生成代码。
安装（用于本地测试）
在贡献之前在本地测试MCP：
- 克隆此存储库：
git clone https://github.com/Stan-AI/stan-game-templates.git - 在Unity编辑器中打开克隆的项目。
- 从模板中打开所需的基础场景（例如。，
templates/fps_3d_shooter/Scenes/FPS_BaseScene.unity).
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📄 许可证
该项目根据 MIT许可证。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。